[发明专利]一种基于网络流量数据的故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于网络流量数据的故障诊断方法，其特征在于，包括：

基于预先构建的链路流量异常故障传播模型查找所有可能导致故障网络设备发生链路流量异常故障事件的待分析网络设备；

基于网络流量数据和预先构建的链路流量异常检测模型，获得待分析网络设备发生的链路流量异常故障事件；

基于待分析网络设备发生的链路流量异常故障事件获得原因网络设备和原因网络故障；

所述基于预先构建的链路流量异常故障传播模型查找所有可能导致故障网络设备发生链路流量异常故障事件的待分析网络设备，包括：

预先构建的链路流量异常故障传播模型从预先构建的状态库中筛选出所有可能导致故障网络设备，发生链路流量异常故障事件的网络设备以及对应的原因故障，生成状态库；

获取所述状态库中的各网络设备在预设分析周期内对应的网络流量状态数据；

基于网络流量状态数据在所述状态库中筛选出发生原因故障的待分析网络设备；

所述状态库的构建，包括：

基于网络拓扑数据和链路流量异常故障原因树进行查找，当网络设备与其他网络设备之间有直接的故障传播关系时，则发起故障传播的网络设备为源网络设备，接收故障传播的网络设备为目标网络设备；

所述源网络设备和目标网络设备之间的故障传播关系为源网络设备和目标网络设备之间的有向边；

基于源网络设备和目标网络设备发生链路流量异常故障的历史数据，获得源网络设备的原因故障和目标网络设备的传播结果故障；

基于发生所述源网络设备的原因故障和目标网络设备的传播结果故障的历史数据，获得源网络设备发生原因故障后向目标网络设备传播结果故障的概率值；

将所述源网络设备和目标网络设备之间的有向边、原因故障、传播结果故障和概率值组成状态库。

2.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述概率值，按下式计算：

式中：AVG_(An,B)：在预设历史周期内上级链路中的An网络设备输入到B网络设备的流量平均值；E_(An,Cm)：从上级链路中的An网络设备输出流量到兄弟链路中的Cm网络设备的概率值；AVG_(B,Cm)：在预设历史周期内从B网络设备输入的总流量中，分发到兄弟链路中的Cm网络设备的流量平均值；

其中，所述上级链路为以有向链路起点所对应的网络设备为终点；

所述兄弟链路为以有向链路起点所对应的网络设备为起点。

3.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述链路流量异常故障传播模型，按下式表示：

S＝{X|R}

式中：S：链路流量异常故障传播模型；X：网络设备；R：网络设备之间的故障传播关系；

其中，所述网络设备之间的故障传播关系包括：原因故障、传播结果故障和概率值。

4.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述基于网络流量数据和预先构建的链路流量异常检测模型，获得待分析网络设备发生的链路流量异常故障事件，包括：

基于网络流量数据和分析结束时间提取待分析网络设备在预设分析周期内对应的网络流量状态数据；

对各网络流量状态数据基于时间顺序和预设的超出流量均值百分比获得链路流量异常故障事件。

5.如权利要求4所述的故障诊断方法，其特征在于，所述对各网络流量状态数据基于时间顺序和预设的超出流量均值百分比获得链路流量异常故障事件，包括：

对各网络流量状态数据基于网络流量状态数据值是否为0进行提取，并分成网络流量状态数据值为0和网络流量状态数据值不为0；

当所述网络流量状态数据值为0则属于0流量异常；

当所述网络流量状态数据值不为0时，获取链路流量异常明细；

基于所述链路流量异常明细与预设的超出流量均值百分比的关系得到流量激增异常；

其中，所述0流量异常和流量激增异常为链路流量异常故障事件。

6.如权利要求5所述的故障诊断方法，其特征在于，所述链路流量异常明细，包括：

所述网络流量状态数据值不为0的时间区域，以及所述时间区域内的流量平均值和流量极大值。